Inteligência Artificial Aplicada ao Tratamento de Esgotos
Início: 23/02/2026 | Término: 26/02/2026
Fundamentos e Contexto do Saneamento Digital
Introdução à Inteligência Artificial e Análise de Dados
Modelos Preditivos e Métricas de Avaliação
Aplicações Operacionais e Integração Prática
Capacitar os participantes a compreender os fundamentos e aplicações práticas da Inteligência Artificial (IA) no saneamento, com foco em processos de tratamento de esgoto, análise de dados operacionais e otimização da eficiência de ETEs.
365 dias de acesso. Acesse a partir do computador, celular, tablet e outros dispositivos.
Com base na Lei nº 9.394/96; Decreto nº 5.154/04; Deliberação CEE 14/97 (Indicação CEE 14/97).
Para liberação do Certificado afim de testar seu conhecimento adquirido.
Conteúdo revisado e sempre atualizado para melhor aproveitamento.
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Possui Doutorado em Hidráulica - Saneamento Básico pela Universidade de São Paulo (2011). Tem experiência na gestão de processos de tratamento por lodos ativados, digestão anaeróbia e lagoas de tratamento anaeróbias e facultativas, e também na melhoria de processo aplicando a tecnologia MBBR. Possui desenvoltura em simulação numérica de processo de tratamento visando melhorias e utilizando a capacidade plena da unidade, simulação de compostos orgânicos e inorgânicos tóxicos que são enviados ao tratamento, além de experiência nos modelos matemáticos GPS-X e Toxchem+. Realiza avaliação do sistema de tratamento através de análises microbiológicas. Tem larga experiência na avaliação de efluentes industriais visando a tratabilidade do mesmo em lodos ativados. Fez implantações do Sistema de Gestão Ambiental - ISO 14001, coordenando equipes de trabalho operacionais e áreas de apoio. Desenvolveu projeto de implantação desse sistema em sete unidades, das quais três foram certificadas. Possui experiência na implantação do Sistema de Gestão de Qualidade em Laboratórios - ISO 17025, coordenando equipes de trabalho em cinco unidades. Realizou controle de odores em sistemas de tratamento de esgotos, incluindo o sistema de coleta. Também já realizou implantação de sistema de reúso não potável. Possui expertise em pesquisas orientadas ao tratamento de esgotos, aplicando técnicas inovadoras como respirometria, cromatografia gasosa e análises de carbono orgânico.
Engenheiro Eletricista, com MBA em Data Science e Analytics pela Universidade de São Paulo (USP-ESALQ), atua atualmente na área de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I) com foco na aplicação de ciência de dados, machine learning e inteligência artificial ao setor de saneamento. Desenvolve soluções analíticas voltadas à melhoria de processos, apoio à tomada de decisão e integração de dados operacionais, regulatórios e geográficos, com atuação em modelos de previsão de consumo de água, automação de análises regulatórias e mineração de dados textuais. Possui experiência no desenvolvimento de modelos de aprendizado semi-supervisionado ativo e NLP para classificação automática de grandes volumes de ordens de serviço a partir de textos livres, utilizando taxonomias baseadas na ISO 14224, permitindo análises de padrões de falha, consumo de tempo e priorização de recursos. Atua também em análise espacial aplicada ao saneamento, integrando dados do IBGE, bases corporativas e pontos de monitoramento de qualidade da água por meio de QGIS, GeoPandas e painéis analíticos. Anteriormente, atuou no Planejamento e Controle da Manutenção (PCM) de estações de tratamento de esgotos, com foco em gestão de ativos, confiabilidade, indicadores de desempenho, backlog e qualidade de dados, trabalhando com ativos eletromecânicos críticos como conjuntos moto-bomba, sopradores e painéis elétricos. Possui conhecimento em ISO 14224 e ISO 55000 e participa do Comitê de Saneamento da ABRAMAN, acompanhando discussões sobre confiabilidade, manutenção, ativos e transformação digital no setor.
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